Le résumé automatique de textes - LaLIC - Université Paris-Sorbonne

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Chapitre 5 : Evaluation et bilan de la tâche de résumé automatique manière efficace son rôle de résumé. Son efficacité est jugée par le fait qu’il doit permettre au maximum de couvrir tout le document et d’aider à répondre à toutes les questions portant dessus, comme cela serait possible avec la lecture du texte original. D’une autre manière, on peut demander aussi à la suite de la lecture du résumé d’autres types de tâches comme l’exécution d’actions, etc. Les méthodes extrinsèques sont désormais beaucoup plus utilisées, ils en existent de nombreuses, et elles apparaissent plus adéquates dans certains cas pour évaluer les résumés que ne le sont les méthodes intrinsèques. 1.1.4. Conclusion En conclusion, nous pouvons dire, en accord avec le courant général existant dans le domaine du résumé automatique, que chacune des méthodes, intrinsèque ou extrinsèque, apportent des éléments d’estimation aussi importants sur la qualité et la justesse du système construisant les résumés automatiquement. Toutefois, ces deux types de méthodes fournissent un point de vue différent sur un système de production de résumés, et leurs intérêts varient suivant les personnes impliquées par l’évaluation. En effet, pour les développeurs de systèmes de résumé automatique, les méthodes intrinsèques sont plus intéressantes puisqu’elles donnent en retour à ceux-ci des informations fondamentales sur la bonne construction des résumés, c’est-à-dire sur la capacité du processus automatique résumant à fournir de bons résumés. Ce type d’évaluation est plus adéquate pour comprendre les failles ou le bon fonctionnement du processus résumant, cela par rapport à des données de sorties attendues vers lequel le processus doit tendre. En revanche, les méthodes extrinsèques sont plus intéressantes pour estimer l’utilité du résumé construit, comme par exemple sa capacité à aider un lecteur à exécuter correctement certaines tâches. Dans ces méthodes on s’oriente ainsi plus à savoir si les résumés satisferont les utilisateurs, peu importe si leur contenu n’est pas identique par exemple à des résumés de référence, comme dans le cas des méthodes intrinsèques. 300
Chapitre 5 : Evaluation et bilan de la tâche de résumé automatique 1.2. 1 ère évaluation 1.2.1. Présentation du protocole Dans cette première évaluation de notre système, nous emploierons une méthode intrinsèque de nature quantitative. L’objectif est de comparer des résumés produits automatiquement par notre système, ainsi que par d’autres logiciels, en fonction d’extraits construits par des sujets humains à partir des mêmes textes. L’évaluation s’effectuera ici plus précisément avec la comparaison des contenus de chaque résumé logiciel à partir de identification de leurs phrases communes avec les résumés humains. Notre évaluation porte sur des textes choisis au hasard dans un corpus constitué d’articles provenant des revues ou colloques suivants : AFIA, RECITAL 2001, CALS 2006, TALN 2001, ALSIC (voir l’annexe 2 et 3 pour les références de chaque texte). Les domaines traités dans ces textes sont l’intelligence artificielle, les sciences du langage, le traitement automatique des langues, et les sciences de l’éducation. Nous voulons montrer que notre approche utilisant l’annotation discursive et la sélection des segments annotés les plus pertinents à partir d’une stratégie précise s’avère efficace sur ces types de textes, particulièrement face à d’autres logiciels de résumé automatique qui utilisent d’autres techniques. La construction des résumés de référence par extraction est effectuée par des étudiants de deuxième année de Master de l’université Paris IV-Sorbonne. Chaque étudiant reçoit un texte dont il doit sélectionner les phrases les plus pertinentes, selon lui, pour la construction d’un résumé de type indicatif. Il lui est demandé de constituer un ensemble de phrases correspondant à 10% du total des phrases du texte sur lequel il travaille. Pour construire ce résumé, ils disposent d’une heure et demi pour des textes d’une dizaine de pages en moyenne. Le nombre d’étudiants étant de douze, nous distribuons six textes afin de bien percevoir et de traiter dans notre évaluation le phénomène de recouvrement entre les sujets humains (ici, nous pourrons pour chaque texte calculer le taux de recouvrement à partir des deux extraits). En effet, lors d’une évaluation comparative, l’utilisation d’un unique extrait de référence ne suffit pas du fait de l’importance considérable de la diversité des extraits produits par des sujets sur un même texte. 301
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